Immersive Education in Practice: Pedagogical Considerations for Designing Deep and Meaningful Immersive Learning Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Modern teaching and training practices can be enhanced by engaging students in immersive experiences that are multi-sensory, interactive, and authentic. When augmented with social-emotional elements, these immersive experiences can facilitate deep meaningful learning (DML). Our panel will present three distinct case studies of DML in practice: 1) fostering historical thinking in undergraduate students through narrative immersion and game-based learning (GBL); 2) training adolescents' attention through virtual reality (VR) meditation and mindfulness activities; 3) building clinical reasoning capabilities in new graduate nurses through VR training scenarios. Each presenter will share practical insights and empirical evidence from their research on integrating immersive technologies and immersive storytelling to facilitate DML, highlighting the impact on learning outcomes and engagement. The case studies examine the role of VR and GBL in supporting reflective practice, critical thinking, and the development of interpersonal and intrapersonal skills among students and professionals. The panel aims to provide effective pedagogical strategies for designing immersive learning experiences, balancing the needs of diverse learners with technical capabilities, within authentic educational settings such as academic institutions and healthcare training environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».